【GWO-BP】基于灰狼算法优化BP神经网络的风电功率预测研究附Matlab代码

原创于 2025-08-13 09:18:05 发布 · 414 阅读

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#算法 #神经网络 #matlab

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🔥 内容介绍

随着全球能源危机和环境问题的日益严峻，风能作为一种清洁、可再生的能源，其开发和利用受到了广泛关注。然而，风电功率受风速、风向、温度等多种气象因素的影响，具有很强的随机性和波动性，这给电力系统的安全稳定运行、调度规划以及风能的高效利用带来了极大的挑战。

准确的风电功率预测是解决上述问题的关键。BP 神经网络凭借其强大的非线性映射能力，在风电功率预测领域得到了较多应用。但 BP 神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等固有缺陷，导致其预测精度和稳定性难以满足实际需求。

灰狼优化算法（GWO）是一种基于灰狼群体狩猎行为的智能优化算法，具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点。将灰狼算法应用于 BP 神经网络的优化，有望改善 BP 神经网络的性能，提高风电功率预测的精度和可靠性，对促进风能的高效利用和电力系统的稳定运行具有重要的理论和实际意义。

二、灰狼算法与 BP 神经网络的特点

（一）灰狼优化算法（GWO）

灰狼优化算法模拟了灰狼群体的社会等级制度和狩猎行为。在算法中，灰狼分为 alpha、beta、delta 和 omega 四个等级，其中 alpha 狼是群体的领导者，负责决策；beta 狼协助 alpha 狼，参与决策；delta 狼服从 alpha 和 beta 狼，并负责照顾 omega 狼；omega 狼则处于最低等级，服从其他狼的命令。

灰狼的狩猎过程包括跟踪、包围和攻击猎物三个阶段。在优化过程中，算法通过不断更新灰狼的位置来逼近最优解，具有较强的全局搜索能力和收敛速度，能够有效避免陷入局部最优解。

（二）BP 神经网络

BP 神经网络是一种多层前馈神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成。它通过反向传播算法调整网络的权重和阈值，以最小化预测误差。BP 神经网络具有较强的非线性映射能力和自适应学习能力，能够从大量的历史数据中学习到输入与输出之间的复杂关系。

但如前所述，BP 神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题，这在一定程度上限制了其在风电功率预测中的应用效果。

三、基于灰狼算法优化 BP 神经网络的模型构建

（一）模型构建思路

利用灰狼算法对 BP 神经网络的初始权重和阈值进行优化，以提高 BP 神经网络的预测性能。具体思路如下：首先，将 BP 神经网络的权重和阈值进行编码，作为灰狼算法中的个体；然后，以 BP 神经网络的预测误差作为适应度函数，通过灰狼算法的狩猎过程寻找最优的权重和阈值组合；最后，将优化后的权重和阈值赋予 BP 神经网络，进行风电功率预测。

（二）具体步骤

确定 BP 神经网络结构：根据风电功率预测的输入特征（如风速、风向、温度等）和输出目标（风电功率），确定 BP 神经网络的输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。输入层神经元数量等于输入特征的维度；隐藏层神经元数量通过试验和经验确定，以保证网络的性能；输出层神经元数量为 1，即预测的风电功率值。

初始化灰狼种群：将 BP 神经网络的权重和阈值进行编码，形成灰狼算法中的个体。每个个体代表一组权重和阈值，种群规模根据实际情况确定。

计算适应度值：将每个个体对应的权重和阈值赋予 BP 神经网络，利用训练数据进行网络训练，并计算网络的预测误差作为该个体的适应度值。适应度值越小，说明该个体对应的权重和阈值越优。

灰狼算法优化过程：

跟踪猎物：根据 alpha、beta 和 delta 狼的位置，更新其他灰狼（omega 狼）的位置，使群体向最优解靠近。

包围猎物：通过调整算法参数，缩小搜索范围，逐步逼近最优解。

攻击猎物：当群体接近最优解时，进行局部搜索，寻找更优的解。

确定最优权重和阈值：经过多次迭代后，灰狼算法得到的最优个体对应的权重和阈值即为 BP 神经网络的最优初始权重和阈值。

BP 神经网络训练与预测：将优化后的初始权重和阈值赋予 BP 神经网络，利用训练数据对网络进行训练，然后使用测试数据进行风电功率预测。

四、数据收集与预处理

（一）数据收集

收集风电场的历史风电功率数据以及对应的气象数据，包括风速、风向、温度、湿度等。数据的时间分辨率可以根据实际需求确定，如每 10 分钟、每小时等。

（二）数据预处理

数据清洗：去除数据中的异常值和缺失值。对于异常值，可以采用删除或替换的方法；对于缺失值，可以采用插值法（如线性插值、多项式插值等）进行填补。

数据标准化：将数据转换到同一量级，以提高 BP 神经网络的训练效率和预测精度。常用的标准化方法有 min-max 标准化和 z-score 标准化等。

五、模型评价与分析

六、结论与展望

（一）结论

本研究将灰狼算法与 BP 神经网络相结合，构建了基于灰狼算法优化 BP 神经网络的风电功率预测模型。实验结果表明，与传统 BP 神经网络相比，GWO-BP 模型具有更高的预测精度和更快的收敛速度，能够更好地适应风电功率的随机性和波动性。这说明灰狼算法能够有效优化 BP 神经网络的初始权重和阈值，提高其在风电功率预测中的性能。

（二）展望

未来的研究可以从以下几个方面展开：